机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践

机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践
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  • 开课简介
  • 机器学习知识体系
  • 机器学习流程
  • 逻辑回归介绍
  • 逻辑回归的假设函数
  • 逻辑回归的损失函数与代价函数
  • 对g(z)函数求导过程的推导
  • 逻辑回归求解推导
  • 逻辑回归代码实现的一些问题说明
  • 逻辑回归核心代码实现
  • 逻辑回归预测函数和决策平面实现
  • 逻辑回归代码实现部分不易理解部分的解释
  • 逻辑回归的正则化
  • 逻辑回归正则化代码实现
  • 逻辑回归如何实现多分类
  • 使用sklearn实现逻辑回归
  • 案例1:鸢尾花数据分类
  • 案例2:手写数字识别
  • KNN算法描述
  • KNN中距离的计算方法
  • KNN原生代码实现
  • 使用Sklearn库实现Knn
  • 使用Knn对鸢尾花数据进行分类

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    课时介绍

    使用Sklearn库实现Knn

    课程介绍

    详细讲解逻辑回归的数学推导过程,能够使用原生代码完成逻辑回归代码的编写。详细讲解K近邻算法的原理及原生代码的实现过程。能够调用sklearn库完成逻辑回归与KNN代码的编写。能够完成对鸢尾花数据集分类,能够完成手写数字识别案例。
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